A. 予測 AT は機械学習を使用して入力データからの出力を分類または予測しますが、生成 Al は出力の生成に機械学習を使用しません。
B. 予測 Al と生成 Al は同じ機能を持ちますが、受け取る入力のタイプが異なります。予測 AT は生データを受け取りますが、生成 AT は自然言語を受け取ります。
C. 予測 Al は機械学習を使用して入力データからの出力を分類または予測しますが、生成 Al は機械学習を使用して指定された 4 つの入力に対して新しいオリジナルの出力を生成します
A. 見込み顧客変換プロセスを再設計します。
B. 不足しているリード情報を確認して更新します。
C. 四半期ごとにアクティブなリードに優先順位を付けます。
A. AI システムの本質的な中立性。意思決定における人間のバイアスの可能性を排除します。
B. AI システムの暗黙的な透明性により、ユーザーが自分の決定を理解し、信頼することが容易になります。
C. 機械学習アルゴリズムにおける人間の偏見の可能性と AI の意思決定プロセスにおける透明性の欠如
A. Salesforce AI モデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割
B. AI モデルと Salesforce ワークフローの統合プロセス
C. Salesforce で AI 機能をカスタマイズするテクニック
A. メールアドレス
B. 財務状況
C. ニックネーム
A. 製品の多様性
B. 製品の精度
C. 製品の応答時間
A. AI 統合の技術仕様の概要
B. AI データ モデルの精度のためのフレームワークを提供する
C. AI の倫理的かつ責任ある使用のガイド
A. パーソナライズされたメールを作成する
B. 無効な電子メール アドレスを削除します
C. 非アクティブな受信者にメールを再送信します
A. セールス パスとオートマトン ケースのエスカレーション
B. 現在のリードとケースのダッシュボード
C. Einstein リードスコアリングとケース分類
A. 地理的
B. 地理的
C. 暗号化
